論文の概要: Property-Guided Generative Modelling for Robust Model-Based Design with Imbalanced Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13650v1
• Date: Tue, 23 May 2023 03:47:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 19:23:16.218789
• Title: Property-Guided Generative Modelling for Robust Model-Based Design with Imbalanced Data
• Title（参考訳）: 不均衡データを用いたロバストモデル設計のための特性誘導型生成モデル
• Authors: Saba Ghaffari, Ehsan Saleh, Alexander G. Schwing, Yu-Xiong Wang, Martin D. Burke, Saurabh Sinha
• Abstract要約: 本稿では,プロパティ値によって遅延空間が明示的に構造化されたプロパティ誘導変分自動エンコーダ(PGVAE)を提案する。 PGVAEを用いたPGVAEでは,データセットの不均衡が著しいにもかかわらず,特性が向上したシーケンスが頑健に見つかることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 108.3978105433237
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The problem of designing protein sequences with desired properties is challenging, as it requires to explore a high-dimensional protein sequence space with extremely sparse meaningful regions. This has led to the development of model-based optimization (MBO) techniques that aid in the design, by using effective search models guided by the properties over the sequence space. However, the intrinsic imbalanced nature of experimentally derived datasets causes existing MBO approaches to struggle or outright fail. We propose a property-guided variational auto-encoder (PGVAE) whose latent space is explicitly structured by the property values such that samples are prioritized according to these properties. Through extensive benchmarking on real and semi-synthetic protein datasets, we demonstrate that MBO with PGVAE robustly finds sequences with improved properties despite significant dataset imbalances. We further showcase the generality of our approach to continuous design spaces, and its robustness to dataset imbalance in an application to physics-informed neural networks.
• Abstract（参考訳）: 所望の特性を持つタンパク質配列を設計する問題は、非常に希薄な領域を持つ高次元のタンパク質配列空間を探索する必要があるため、難しい。 これにより、シーケンス空間上の特性によって導かれる効果的な探索モデルを用いることで、設計を支援するモデルベース最適化(mbo)技術の開発につながった。 しかし、実験的に導出されたデータセットの本質的な不均衡性は、既存のMBOアプローチに苦労や失敗を引き起こす。 本稿では,これらの特性に応じてサンプルが優先度付けされるような特性値によって遅延空間が明示的に構造化される特性誘導変分自動エンコーダ(PGVAE)を提案する。 実および半合成タンパク質データセットの広範なベンチマークを通じて、PGVAEを用いたMBOは、データセットの不均衡が著しいにもかかわらず、改良された特性を持つ配列を確実に見つけることを示した。 さらに、連続的な設計空間に対する我々のアプローチの一般化と、物理インフォームドニューラルネットワークへの応用における不均衡のデータセット化に対する頑健さについて述べる。

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